多種多様かつ大規模なビッグデータの保存や活用が可能になった現在、ビジネスの意思決定にデータを役立てる「データドリブン経営」の有用性は、ますます強まってきています。そこで本記事では、ビジネスにおけるデータドリブンの意思決定の重要性や、その運用におけるポイントなどについて解説します。
データドリブンとは何か？
「データドリブン」とは、多種多様かつ膨大な量のデータで構成されたビッグデータを収集・分析し、ビジネスの意思決定や課題解決などに役立てる、次世代型の業務プロセスを意味します。
従来、経営者は経験や勘を頼りに経営判断を行う傾向がありました。しかし、現代の消費者の購買活動は多様かつ複雑に変化しており、従来通りのプロセスでは対応しきれなくなっています。そこで現在では、経験や勘などではなく、客観的なデータに基づいて経営判断や意思決定をする、データドリブンの考え方が注目を集めるようになりました。
データドリブンの意思決定がなぜ重要なのか？
データドリブンの意思決定は、なぜビジネスにおいて重要とされているのでしょうか。その背景としてまず挙げられるのは、顧客行動の多様化・複雑化です。
昨今の顧客は、スマートフォンなどの普及によって、インターネット検索で得た情報を精査したうえで、購買活動の判断を下すことが多くなっています。そのため、インターネットの利用が普及していなかった頃に比べて、顧客はさまざまな選択肢の中から購入したい商品を検討できるようになり、それに伴い購買活動も複雑に変化しました。
顧客側に商品選択の自由度が増えたということは、企業側が顧客行動をコントロールすることが難しくなったことを意味します。つまり、現代ビジネスのパワーバランスは企業よりも顧客側に大きく傾いており、「いかに顧客や市場の動向にアンテナを広げ、そのニーズにマッチした商品・サービスを提供できるか」がビジネス成功の鍵といえるでしょう。そこで重要になってくるのが、多種多様なソースからデータを取得し、それらを分析して経営に役立てるデータドリブンの考え方なのです。
また、データは顧客活動だけでなく、自社の業務改善などにも役立てられます。たとえば、社員の業務量や生産設備の稼働状況などをデータ化し、定量的に可視化できれば、それぞれのパフォーマンスや課題なども把握できるでしょう。このようにデータドリブンは、経営戦略や営業、マーケティング、人事など幅広い範囲の業務に活用できます。
データドリブンの意思決定から得られるメリット
データドリブンの意思決定にはさまざまなメリットがあります。
第一に、データドリブンな意思決定に基づいた経営は、企業競争力を高めることにつながります。現代の情報化社会は企業側にも大きな恩恵があり、よい商品やユニークな商品の情報は、SNSなどを通してすぐに消費者間で共有されます。つまり、データを有効活用し、うまくトレンドを築ければ、たとえ規模感の小さな企業でも一気に成長できる可能性があるのです。このように顧客のニーズを満たし、自社のブランドを確立していけば、競合他社に負けることのない競争力を保持できるでしょう。
またデータドリブンは、コストの効率化・最適化にも役立ちます。たとえば、商品の売上データを分析すれば、商品ごとの利益効率の良し悪しを把握し、販売戦略に役立てることが可能です。また、在庫データを分析すれば、適正な在庫量や在庫回転率を把握し、欠品や過剰在庫を防止したり、在庫スペースを最適化したりできるようになり、コストの削減が実現します。このようにデータを収集・分析することで、ビジネスにおける無駄やムラの改善が可能です。
データドリブン意思決定のステップ
データドリブンな意思決定をビジネスの成功に結び付けるには、段階を踏んで計画的に物事を進める必要があります。そこで以下では、データドリブンな意思決定のステップについて解説していきます。
戦略を練る
データドリブンのファーストステップは、戦略を練ることです。
闇雲にデータを収集したり分析したりしても、十分な効果は期待できません。それゆえ、データドリブンの意思決定のためには、まず最終的な目標設定（KGI）や中間的な目標（KPI）を明確化し、そこから逆算的にデータ収集や分析を行っていくことが重要です。この企画段階で戦略が明確化されていればいるほど、データ分析やデータ活用の効果も高まることでしょう。
なお、意思決定のためにデータドリブンを活用するうえでは、その結果に何を得るのか、企業としてのリターンはもちろん、従業員視点で考えることも重要です。たとえば、データに基づいて業務改革に乗り出したとしても、それが現場の従業員にとってメリットに感じられないものであれば、取り組みへの理解や協力は得にくくなってしまうでしょう。
データの収集と可視化
データドリブンの第二のステップは、データの収集と可視化です。
データドリブンを実現するためには、当然ながら分析の土台となるデータがなければ始まりません。データ収集を行ううえでは、先に設定したKGIやKPIと照らして、それらの達成のために必要なデータを集めましょう。
そして、もし取集したデータを分析した結果、そのデータがKGIやKPIと乖離していた場合は、再度データの収集を行う必要があります。複数のデータソースを適切に管理し、どのデータの分析が最もビジネスに役立つかを判断することは、不可欠なプロセスです。
データの分析
データドリブンの第三のステップは、データの分析です。
データ分析においては、ビッグデータの時間的変化や複数データ間の関連性などを分析します。それらの分析結果は、ランキング（順位）や最大値・最小値といった定量的なデータはもちろん、視覚的にわかりやすいグラフや図形などに変換して出力することも可能です。この分析作業にあたっては、下記でご紹介するようなBIツールが効果を発揮します。
効果的にデータを分析するためには、すべての個別的なデータソースに接続する統合システムを要する場合があります。また、分析に必要なスキルのレベルは、何を分析するかによって変わるため、もし高度な分析が必要な場合は、専門性の高い外部企業に委託するのもひとつの手でしょう。
分析したデータを洞察して行動に移す
データドリブンのラストステップは、分析したデータを洞察して行動に移すことです。
最後の段階では、データの分析結果をもとに具体的な施策や対策を策定し、実際の事業に役立てていきます。分析結果からはいくつかの選択肢が浮上すると予想されるため、このプロセスでは、アルゴリズムやAIなどでは判断が難しい内容を人間自身が決定していくことになります。
データ収集やデータ分析は、あくまでも実際の経営判断や業務に役立ててこそ価値があります。そのため、データ分析をしたらそれでおしまいではなく、実際にそれを活かし、継続的にPDCAサイクルを回していくことが重要です。
データドリブン意思決定を加速させるBIツール
データドリブンの意思決定を実践していくうえでは、データ分析などに役立つBIツールの活用が非常に重要です。そこで以下に、おすすめのBIツールをご紹介していきます。
Looker
Google Cloud の提供する「Looker™」は、データが持つ力を最大限に引き出し、あらゆる状況の明確な把握を可能にするBIツールです。リクルートやpixivをはじめ、2,000社以上もの企業が導入しており、豊富な実績を誇っています。
Lookerはマルチクラウドに対応しているなど、複数のデータソースと構築環境をサポートしており、柔軟かつセキュアにデータを活用できます。最新の分析技術を搭載したLookerを導入することによって、企業は信頼性の高いデータに基づきワークフローを活性化し、データドリブンなビジネスを実現できることでしょう。
MotionBoard
ウイングアーク1st株式会社が提供するBIダッシュボード「MotionBoard」は、様々なデータを多彩な表現で可視化し、属人化しやすい集計・分析業務を誰もが気軽に行えるようになる国産BIツールです。導入実績も2000社を超え、多種多様な業種で導入されています。
MotionBoardは、クラウド版とオンプレミス版があり、企業のニーズや規模感から選択することが出来ます。またMobile版（アプリ版）もあるため、出先でデータのチェックを行うことも容易です。また、様々なデータソースと連携が可能で、散在するデータを集約する機能にも優れています。Motionboardを導入することにより、ユーザーとデータの距離がより一層縮まり、データドリブンなビジネスを成すことが出来るでしょう。
https://www.wingarc.com/product/motionboard/
まとめ
ICT技術が発展し、顧客活動が複雑かつ多様に変化する中、顧客ニーズなどを正確に把握しビジネスの成功につなげるためには、データに基づいた意思決定が欠かせません。また、自社の業務プロセスの効率化や、コストの最適化にもデータ分析は役立つことでしょう。
多種多様なデータを分析し、データドリブンな意思決定を実現するためには、BIツールの導入が必須です。たとえば、BIツールのLookerを導入すれば、企業はさまざまなデータソースにおけるデータ管理や分析が可能になり、重要な経営判断に役立てられます。株式会社電算システム（DSK）では、Lookerの導入・運用支援を提供しておりますので、データドリブン経営の実現のためにも、ぜひご活用ください。
